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Troveはファームがすでに使うCRMとファイル共有アプリにつながり、その素材を基に答える。アップロードも事前のデータ整理も要らない。案件ファイル、メール、過去の分析をまとめて読むため、ある企業についての問い合わせは、ファームが保管する関連情報すべてを引き出す。設定は約30分とされる。

金融データは乱雑で相互の結び付きが強く、単純なキーワード検索では太刀打ちできない。Troveは企業、人物、市場を軸に素材を整理するナレッジグラフを構築し、エージェントがより有用な検索と分析を行えるようにする。このグラフが、ファームを理解するアシスタントと汎用チャットボットを分ける層になる。

エージェントは新規案件のスクリーニングから報告の作成まで、複数段階の作業をアソシエイトのように進める。同社は各ファームでよく使う業務向けにカスタムエージェントを構築し保守しており、案件スクリーニング、デューデリジェンス、ポートフォリオ監視を3本柱に挙げる。ファーム自身の文脈から出発するため、初期の出力は記憶のないアシスタントより社内の書式に寄りやすい。

保有先のKPIを追いリスクを示すダッシュボード、同業他社や過去の案件、進行中のパイプラインとの比較、銀行やサービス提供者、貸し手の評価を利用できる。表示は経営判断向けにファーム単位まで集約でき、土台のデータが変われば自動で更新される。手作業で作り直す必要はない。

すべての回答は引用元の文書を示すため、読み手は原本を開いて記述を確かめられる。出力を無条件に信じる必要はない。投資委員会で数字を説明する立場のチームにとって、この追跡可能性が実務の意思決定でツールを使えるものにする。

Troveは顧客自身のクラウド環境で動く。同社はこれをcloud-premと呼び、データはファームのシステムに残る。SOC 2 Type II認証を持ち、通信時はTLS 1.2+、保存時はAES-256で暗号化し、顧客データをモデルの学習に使うことはないと明言する。文書を共有の公開サービスへ送れないファームにも、実行できる道筋がある。

MCP接続により、チームがすでに使うアシスタント、ClaudeやChatGPTを含むツールが、1本のリンクでファームの文脈に届く。Troveはこれを提供予定として挙げており、現時点で利用できるものではない。狙いは総入れ替えを避けることにある。ファームは気に入ったツールを保ち、そこに自社の知識を足せる。